邏輯思維和推理能力是智能的關(guān)鍵。當(dāng)這種能力被復(fù)制到機(jī)器中，無意會使AI變得更聰明。通常深度學(xué)習(xí)被認(rèn)為很難做推理，DeepMind最近表示深度學(xué)習(xí)并不是不適合推理，只不過沒有經(jīng)過適當(dāng)調(diào)整的模型可以做通用關(guān)系推理。
他們的最新論文試圖對關(guān)系網(wǎng)絡(luò)（RN）進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而這兩者之前主要用于計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理。
關(guān)系網(wǎng)絡(luò)被描述為“plug-and-play”模塊，它關(guān)注對象與對象之間的關(guān)系，可以認(rèn)為它類似一個(gè)圖網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)為對象、連接表示關(guān)系。
在CLEVR數(shù)據(jù)集中，該網(wǎng)絡(luò)取得95.5%的精確度，高于人類水平92.5%，更高于普通視覺問題回答模型。
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